07.01.2019

Smart Data: Rettungsboje im Datenmeer?

Doppelinterview: Wir haben mit den Gründern Christian Lutz von Crate.io und Stefan Ebner von Braintribe gesprochen, die uns aus den Datenfluten retten möchten. Rund um das gemeinsame Schlagwort Smart Data stellen sie Zukunftshypothesen bezüglich einfach zugänglicher Daten auf, die teilweise bereits heute greifen.
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Smart Data
(c) crate.io und braintribe: v.l.n.r. Christian Lutz (Crate.io) und Stefan Ebner (Braintribe)

Die Digitalisierung erzeugt seit Jahrzehnten Datenmengen, deren Ausmaß heute nur noch schwer erfassbar ist. Auf 2,5 Trillionen Bytes schätzt man den globalen Datenoutput pro Tag. Die KIs können mit Big Data umgehen, ihre User immer weniger. Welchen Nutzen stiften großen Datenmengen? Wie können sie unsere Gesellschaft positiv verändern? Stefan Ebner von Braintribe und Christian Lutz von Crate.io geben uns darauf Antworten.

+++ brutkasten Magazin #7: Die Welt in 5 Jahren +++

Smarte Daten für smarte Städte

Stefan Ebners Smart-Data-Unternehmen Braintribe legt mit dem Smart City Lab, das gemeinsam mit der UN initiiert wurde, ein Beispiel für einen Bereich vor, in dem Smart Data zu weitreichenden globalen Veränderungen führen könnte. Städte spülen schon heute riesige Datenmengen in die Rechenzentren ihrer Verwaltungsapparate. Heute wird ihr Potential kaum ausgeschöpft, weil der Umgang mit diesen extremen Daten zu komplex erscheint. Wir haben mit Stefan Ebner, der mit Braintribe 2017 ein Millioneninvestment von Technologiegrößen wie Hermann Hauser einfahren konnte, über das Smart City Lab und die Evolution der Daten gesprochen.

Die technologisierte Stadt, die Smart City – woran denkst du, wenn du das hörst?

Ebner: Ehrlich gesagt: Seit George Orwell hat sich eigentlich in unseren Städten nicht so viel verändert. Ich habe immer noch das Bild von dem Bürgermeister im Kopf, der wissen will, was seine Bürger treiben. Aber: Es gibt ein spannenderes Feld, das aufzeigt, wie wir Städte in Zukunft entwickeln können. Dabei werden wir nicht drum herumkommen, den Menschen ins Zentrum zu stellen und herauszufinden, wie die Technologie dem urbanen Leben dienen kann. Es klingt kitschig, aber die Technologie ist nicht der Zweck. Sie existiert, um ein besseres Zusammenleben zu schaffen. Und Städte sind organische Lebensräume, keine maschinellen oder technologischen.

Braintribe hat gemeinsam mit der UN und der Organisation für internationale Wirtschaftsbeziehungen das Smart City Lab ins Leben gerufen. Wie wird dort gearbeitet?

Ebner: Es ist eine globale Initiative, die in Wien entstanden ist. Im Grunde genommen hat das Smart City Lab zwei Ziele. Das erste ist: Co-Creation. Wir suchen nach Partnern, die Ideen haben, die wir gemeinsam umsetzen. Das zweite ist, die entwickelten Ideen früh mit der Öffentlichkeit zu teilen, damit sie allen zur Verfügung stehen.

Wie hängen die Schlagworte Smart Data und Smart City für dich zusammen?

Ebner: Braintribe lebt seit über 15 Jahre in diesem Big-Data-Raum, der ja im Endeffekt für unsere Gesellschaft zu komplex ist, um allgemein zugänglich zu sein. Wir haben damit gekämpft, eine erstklassige Plattform zu bauen, die das Komplexitätsproblem von Big Data löst. Das Endergebnis ist Smart Data, für uns mit der inzwischen patentggestützten Kerntechnologie Cortex.

Aber es geht natürlich nicht nur uns so. Smart Data ist einfach die nächste Stufe in der digitalen Evolution. Big Data ist heute sehr exklusiv, die Daten gehören einigen Spezialisten. Smart Data hat die richtige Ausdruckskraft und das richtige Format, damit auch Nicht-Spezialisten damit umgehen können. Erst wenn Daten verständlich sind, werden Ihnen die Leute vertrauen. Diejenigen, die sie nicht verstehen, haben Angst vor ihnen.

Und heute verstehen sicher 90 Prozent der Leute Daten nicht, brauchen sie aber. Wir haben dazu Tribefire/Datapedia entwickelt, eine Plattform, die auch Leuten ohne großes Technikwissen Zugang zu Daten vermittelt. So werden im Endeffekt mehr Menschen mehr Macht haben, weil sie besser verstehen, wie man Real-Life-Problems mit Smart Data lösen kann. So helfen wir echten Innovatoren, Projekte umzusetzen, die vorher nur ITlern vorbehalten waren.

Global Smart Data aus dem Ländle

Crate.io, das Startup des Vorarlbergers Christian Lutz, Vater der Onlineportale sms.at und uboot.com und des ehemaligen StudiVZ-Technikchef Jodok Batlogg arbeitet seit einigen Jahren am Umgang mit großen Datenmengen. Wir haben mit Lutz gesprochen.

Was heißt für dich Smart Data und warum brauchen wir sie?

Lutz: Smart Data ist das Ergebnis eines Verdichtungs- oder Anreicherungsprozesses aus Big-Data-Anwendungen. Das heißt: Aus sehr großen Datensammlungen werden die relevanten Daten durch verschiedenste, auch automatisierte Maßnahmen herausgefiltert und weiters noch mit anderen Daten verknüpft, bevor man dann damit arbeitet. Es gibt kaum eine Big Data Anwendung, die ohne Smart Data Ansatz auskommt. Wir brauchen ihn, um Nutzen aus den Daten zu gewinnen.

Kannst du uns auf technischer Ebene einen Einblick geben?

Lutz: Es gibt verschiedene Ansätze, um aus Big Data Smart Data zu generieren. Im einfachsten Fall sind das sogenannte Long-Running-Queries, welche auf dem aktuellen Datenstrom in Echtzeit ausgeführt werden, um bestimmte Werte, Grenzen oder andere Trigger zu erkennen. Oft werden dazu auch gleichzeitig große historische Datenmengen mitanalysiert. Weiters sind verschiedene Methoden aus dem Bereich künstliche Intelligenz im Einsatz, zum Beispiel Machine-Learning, um bestimmte Muster zu erkennen. Dabei werden im ersten Schritt Learning-Queries gefahren – extrem viele über möglichst große Datenmengen. Dann wird das erkannte Muster als Funktion implementiert, welches direkt auf den Datenbank-Servern, also ganz nahe an den Daten, permanent auf dem Datenstrom sitzt und in Echtzeit mitanalysiert.

Wo liegen eure größten Projekte in dem Bereich Smart Data?

Lutz: Crate.io hat in diesem Bereich Kunden in unterschiedlichen Verticals, beispielweise die Firma McAfee mit Securitydaten und Echtzeitanalyse von Policy-Verletzungen, oder für Smart Building Zumtobel, die im Backend Analysen bezüglich des Stromverbrauchs und Zustands von Connected Lights machen. Oder eben Produktionsbetriebe, die in Echtzeit den Fertigungsprozess überwachen, Verbesserungsmaßnahmen zum Teil automatisch setzen können oder den Mitarbeitern an Maschinen helfen können, Ausschuss zu vermeiden beziehungsweise Stillstände zu reduzieren.


Dieser Beitrag erschien in gedruckter Form im brutkasten Magazin #7 “Die Welt in 5 Jahren”.

=> zur Page von Crate.io

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Videoarchiv: Live im Interview mit Stefan Ebner – Founder & CEO von Braintribe

Stefan Ebner, der Founder & CEO von Braintribe, im Live Gespräch über sein Firestarters Space, seine Vision einer Co-Creation Community im Wien, das erste Projekt Smart City Lab Opening uvm.

Gepostet von DerBrutkasten am Montag, 14. Mai 2018

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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